大學論文我國房地產從業(yè)人數的預測與分析

1、<p>　　我國房地產從業(yè)人數的預測與分析</p><p><b>　　摘 要</b></p><p>　　房地產業(yè)是從事房地產開發(fā)、扶植、謀劃、辦理和維修、裝潢服務的集多種經濟活動為一體的綜合性財產行業(yè), 具備先導性、基礎性、動員性和風險性的特色.</p><p>　　我國房地產發(fā)展從2002年初開始,房地產價格持續(xù)上漲,房地產業(yè)

2、的發(fā)展已成為新的經濟增長點, 已引起了公眾的關注. 與此同時, 大批的擇業(yè)人員選擇了房地產行業(yè),從事與房地產相關的工作. 在房地產行業(yè)發(fā)展的同時, 密切關注房地產行業(yè)從業(yè)人員的人數十分必要. 本文將從房地產發(fā)展現況以及未來發(fā)展形勢、大學生群體對從事房地產業(yè)的態(tài)度和期望等方面，利用統計學相關知識對房地產從業(yè)人數進行分析和預測.</p><p>　　關鍵詞：房地產業(yè) 從業(yè)人數 分析 預測</p>

3、<p>　　Forecast and Analysis of China’s Real Estate Employees </p><p>　　Tian Zhiqiang Directed by Lecturer Jiang Shutao </p><p><b>　　Abstract</b></p><p>　　The r

4、eal estate industry is engaged in real estate development, construction, planning, handling and maintenance, set decoration services a variety of economic activities for the integrated services industry, with pilot, basi

5、c, mobilization and risk characteristics. </p><p>　　From early 2002, China’s real estate prices continue to rise, real estate development has become a new economic growth point, has caused public Note. At th

6、e same time, a large number of career staff chose the real estate industry, engaged in real estate-related work in the same time the development of the real estate industry, pay close attention to the number of real esta

7、te industry professionals is necessary. In the real estate development from this as well as future development situation, gro</p><p>　　KEY WORDS：Real Estate Number of Employees Analysis Prediction<

8、/p><p><b>　　目 錄</b></p><p><b>　　摘 要I</b></p><p><b>　　英文摘要II</b></p><p><b>　　前 言1</b></p><p>　　1 我國房地產

9、業(yè)從業(yè)人數的現況2</p><p>　　1.1 我國房地產發(fā)展現狀和發(fā)展趨勢2</p><p>　　1.1.1 我國房地產發(fā)展現狀2</p><p>　　1.1.2 我國房地產發(fā)展趨勢3</p><p>　　1.2 我國房地產業(yè)從業(yè)人數的現況4</p><p>　　2 數學模型對房地產從業(yè)人數的預測與分析

10、5</p><p>　　2.1 二次指數平滑模型5</p><p>　　2.1.1 二次指數平滑模型簡介5</p><p>　　2.1.2 二次指數平滑模型使用6</p><p>　　2.2 ARMA模型8</p><p>　　2.2.1 ARMA模型簡介8</p><p>　　2.2

11、.2 ARMA模型的確立8</p><p>　　2.2.3 ARMA模型的檢驗及對未來的預測10</p><p>　　2.3 組合模型11</p><p>　　2.4 模型確定及從業(yè)人數的最終預測值12</p><p>　　3 大學生群體對從事房地產業(yè)的態(tài)度13</p><p>　　4 總 結14&l

12、t;/p><p><b>　　參考文獻16</b></p><p><b>　　附 錄17</b></p><p><b>　　致　謝18</b></p><p><b>　　前 言</b></p><p>　　統計學是通過搜

13、索、排序、數據分析等方法,推斷出測量對象的性質,甚至達到預測未來對象的目的,是一個全面的綜合科學.很多數學和其他學科的專業(yè)知識被用于統計學中,自然科學和社會科學的很大一部分實踐都用到了統計學相關知識.將統計學知識運用到實際生活中,對我們剛剛踏出大學校園的大學生來說是一件很具挑戰(zhàn)性的一項任務.但是在實踐中的應用也是對我們整個大學學習成果的一個很好的檢驗.在大學即將結束的時候,我很幸運的可以對我國房地產從業(yè)人數進行調查研究,運用所學知識對我

14、國房地產從業(yè)人數進行分析和預測.</p><p>　　房地產業(yè)是從事房地產開發(fā)、扶植、謀劃、辦理和維修、裝潢和辦事的集多種經濟活動為一體的綜合性財產行業(yè),具備先導性、基礎性、動員性和風險性的特色.自2002以來,中國的房地產價格繼續(xù)上漲,成為中國經濟發(fā)展的重要增長點,引起社會的廣泛關注.房地產行業(yè)的發(fā)展不僅能促進經濟發(fā)展,也有利于產業(yè)結構的升級,擴大消費市場,優(yōu)化城市消費結構,促進城市經濟的繁榮,帶來了大量的就業(yè)

15、機會.越來越多的人因為房地產業(yè)的發(fā)展而進入到房地產的行列,經濟之聲的一項統計數據顯示,我國從事房地產的人數已經直接或間接的達到了將近1億人,成為中國觸及從業(yè)人數最多的行業(yè)之一.房地產業(yè)從業(yè)人數的劇增勢必引起社會的關注,因此對于房地產從業(yè)人數的預測與分析也將成為一個重要的課題出現在大家的面前.</p><p>　　本文通過參考和聯系前人對房地產業(yè)的鉆研和摸索,從房地產近況、將來成長狀態(tài)、大學生人群對房地產的立場和房

16、地產從業(yè)人數的模型建立和展望等方面對我國房地產從業(yè)人數舉行預測與分析.</p><p>　　1 我國房地產業(yè)從業(yè)人數的現況</p><p>　　關于中國的房地產行業(yè)從業(yè)人數的預測與分析研究,首要的問題是要了解當前和未來的中國房地產的發(fā)展趨勢,只有對房地產業(yè)的發(fā)展有了一個清晰的認識才能對從業(yè)人數的預測和分析更加準確.</p><p>　　我國房地產發(fā)展現狀和發(fā)展趨勢

17、</p><p>　　1.1.1 我國房地產發(fā)展現狀</p><p>　　表1 我國房地產開發(fā)投資額 </p><p>　?。ㄙY料來源：中國統計年鑒2013）</p><p>　　從表1中我們可以看到,整個中國的房地產發(fā)展是快速向上發(fā)展的,但自2011年以來增長速度放緩.其主要原因有供給、需求、綜合等方面.</p><p

18、><b>　　(1)供給方面</b></p><p>　　關于房地產發(fā)展速度放緩的供給方面原因，有以下幾個方面：</p><p>　?、傥覈洕目焖俪砷L使得在固定投資中房地產業(yè)的投資比例不斷增大.</p><p>　?、谟捎诜康禺a行業(yè)隱藏的巨大利潤,商家對于投資房地產業(yè)的力度大力加強.</p><p>　?、塾捎?/p>

19、國家出臺的房地產相關政策,使得房地產業(yè)走在了市場的最前端,使得房地產發(fā)展有了更好的平臺.</p><p>　　（2）需求方面 </p><p>　　人口的快速增長以及城鎮(zhèn)化趨勢的發(fā)展導致進城人口不斷增加,住房問題變得更加突出,成為人們面臨的一個現實的問題,這也進一步的增加了人們對住房的需求.</p><p>　　我國經濟的高速發(fā)展得益于改革開放的巨大成果,也促

20、使了居民可支配收入的提高,提高了居民的購房能力,使居民可以有更多的錢開投資房地產業(yè).</p><p><b>　?。?）綜合方面</b></p><p>　　目前,中國的房地產市場過剩現象是由于供應和需求結構發(fā)生逆轉,價格下降是必然的趨勢,2014的全國平均水平整體下滑或許是最大的趨勢線和路線.同時,我國城鎮(zhèn)化的規(guī)律直接導致我國人口向更多的向城市聚集,而發(fā)展相對落后的

21、三四線城市則不容樂觀.因此出現了在一二線大城市住房供不應求,而在比重較大的非城市群的三四線城市空房率卻顯著上升.與此同時,我國不少金融機構不得不逐步消減放款給房地產開發(fā)商的數量,其重要原因是我國房地產業(yè)成長中所呈現出的‘疲勞狀態(tài)’.這也直接的致使現在房地產發(fā)展速度放緩,降低了人們對房地產發(fā)展存在的積極態(tài)度.</p><p>　　另一方面,由于某些房地產的降價,導致了社會上一些準購房著出現了持幣待購的現象,房價下跌

22、的力度越大,購房者待購的現象就越嚴重,房屋滯銷的局面就得不到緩解.</p><p>　　1.1.2 我國房地產發(fā)展趨勢</p><p>　　一是房地產業(yè)的發(fā)展趨向于市場化.現在房地產的發(fā)展更加注重私人投資,面向私人的商品房銷量在不斷的增加.為了增加私人投資的數量,很多房地產商更加注重品牌效應,形成了一些具有規(guī)模的房地產開發(fā)商用以吸引更多的私人投資.</p><p>

23、　　二是房地產業(yè)和資本使市場的聯系變得更加緊密.房地產市場化的形成,使得很多開發(fā)商為了獲得高速發(fā)展利用多種途徑來上市、得到各種基金投資.房地產市場逐步進入資本經營的新時代,這使得房地產泡沫也愈發(fā)變得更加明顯.</p><p>　　三是國家正在隨著市場發(fā)展逐步完善房地產政策.我國市場管理和房地產市場化逐步適應,房地產在市場化過程中逐步規(guī)范運作行為,政府對房地產發(fā)展起到的積極作用都加深了我國房地產市場的規(guī)范性,更進一

24、步加速了房地產業(yè)健康運行機制的形成.</p><p>　　表2 2003-2012年我國房地產資產投資額</p><p>　?。ㄙY料來源：中國統計年鑒2013） </p><p>　　從表2中我們可以發(fā)現我國房地產投資額在連續(xù)的上升中.2003年的投資額為11105.3億元,到2

25、012年已經達到92639.4億元,十年間增加了近8萬億元.從這里我們可以看到,中國的房地產行業(yè)的投資規(guī)模在不斷的擴大,投資比重也在原有水平上有了很大的提升.</p><p>　　圖1 2003-2012年我國房地產資產投資額</p><p>　　從圖1中我們同樣可以發(fā)現我國房地產以十分快速的速度在發(fā)展,并且發(fā)展規(guī)模也在不斷的擴大.,2009年以前投資增長相對緩慢,2009年到2012年投

26、資速度增加,達到每年2萬億的速度.</p><p>　　我國房地產業(yè)從業(yè)人數的現況</p><p>　　房地產的快速發(fā)展必然會需要更多的人來參與到這個行業(yè)中.從以上分析中我們可以知道，我國房地產發(fā)展規(guī)模在不斷的壯大當中，雖然房地產發(fā)展受到種種原因的制約，面臨著發(fā)展的冬天，但是，它對于人才的需求仍然是十分的急迫,房地產業(yè)從業(yè)人數仍然在不斷的增長中.</p><p>　

27、　表4 我國房地產從業(yè)人數</p><p>　　從表4中我們可以看出從1993年到2012年之間，我國房地產從業(yè)人數很明顯的在不斷的增長中，根據這個趨勢,預計在以后的一段時間之內，房地產從業(yè)人數仍會增長.</p><p>　　根據本文第一部分對于房地產業(yè)的現況和發(fā)展趨勢的論述，我們可以清楚的看到，我國房地產業(yè)的發(fā)展規(guī)模在不斷的擴大中，房地產行業(yè)更加趨向于市場化、企業(yè)化，房地產的規(guī)模擴大勢必

28、會需要更多的人來參與到這個行列中.同時，因為房地產業(yè)存在的巨大利潤空間，也吸引了越來越多的人加入到房地產業(yè)中，從事房地產工作，房地產從業(yè)人數與日俱增,成為我國涉及從業(yè)人數最多的行業(yè)之一.</p><p>　　2 數學模型對房地產從業(yè)人數的預測與分析</p><p>　　本文擬運用二次指數平滑模型、ARMA模型、組合模型、時間序列分析對我國房地產從業(yè)人數進行預測與分析.</p>

29、<p>　　2.1 二次指數平滑模型</p><p>　　2.1.1 二次指數平滑模型簡介</p><p>　　二次指數平滑也稱為雙重指數平滑,它是對一次指數平滑值再進行一次平滑.一次指數平滑法是直接利用一次指數平滑值作為預測值的一種預測方法,二次指數平滑法與其不同,它是用平滑值對時序存在的線性趨勢進行修正[1].因此,二次指數平滑也被稱為線性二次指數平滑.線性二次指數平

30、滑法只利用三個數據值和一個a值就可以計算,這種方法還可以使過去觀察值的權數減少[1].因此,在帶有趨勢的時間序列中,一般傾向于使用線性二次指數平滑法作為預測方法[1].</p><p>　　使用的公式為： </p><p>　　為一次指數平滑的值,為二次指數平滑的值,為本期觀測值,</p><p><b>　　得到線性平滑模型：</b&

31、gt;</p><p>　　為預測的超前期數.當t=1時,我們通常認為.</p><p>　　2.1.2 二次指數平滑模型使用</p><p>　　上面我們對二次指數平滑模型有了基礎的了解,下面就讓我們運用上面的知識對數據進行分析和預測.</p><p>　　表5 二次指數平滑法相關數據 </p><p>　　以上

32、就是我們得到的關于房地產從業(yè)人數的預測值,下面繼續(xù)對預測值進行分析,得出預測值和實際值之間的絕對誤差和相對誤差的表格.</p><p>　　表6 二次指數平滑模型的誤差表</p><p>　　從表6中我們可以清楚的看出每個數據的絕對誤差和相對誤差,絕對誤差的平均值為9.761111111,相對誤差的平均值為0.07140488.從表2.1-1可以看出從1993年以來的預測值都是在不斷的增大

33、中,且和實際值相差不多,平均控制在9以內,從上表我們也可以得到2013年、2014年的房地產從業(yè)人數的預測值,分別為341.4萬人、358.9萬人.從直觀的數據中我們看到房地產從業(yè)人數仍在不斷的擴增之中,也映射著房地產同時也在不斷的發(fā)展中.</p><p>　　2.2 ARMA模型</p><p><b>　　ARMA模型簡介</b></p><

34、p>　　ARMA 模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究時間序列的重要方法,由自回歸模型（簡稱AR模型）與滑動平均模型（簡稱MA模型）為基礎“混合”構成;將預測指標隨時間推移而形成的數據序列看作是一個隨機序列,這組隨機變量所具有的依存關系體現著原始數據在時間上的延續(xù)性[1].一方面,影響因素的影響,另一方面,又有自身變動規(guī)律[1].我們將形如以下結構的模型稱為自回歸移動平均模

35、型.</p><p>　　2.2.2 ARMA模型的確立</p><p>　　圖2 一階差分趨勢圖</p><p>　　圖3 二階差分趨勢圖</p><p>　　分析：對我國房地產從業(yè)人數的一階差分和二階差分趨勢圖的分析我們可以看出,我國房地產從業(yè)人數呈現線性指數增長;又從圖2.2-2我們可以知道二階差分沒有明顯的增長趨勢,該序列為平穩(wěn)

36、時間序列.</p><p>　　圖4 二階差分t檢驗 </p><p>　　分析：二階差分的單根檢驗得到,t統計量的值為-3.795877,p=0.0053<0.05,所以可以判定該序列平穩(wěn).</p><p>　　分析：從圖5中我們可以看出自相關系數不截尾,但是偏自相關系數都是一階截尾,且數列是平穩(wěn)的,所以我們選取模型為AR（1）.</p>

37、<p>　　2.2.3 ARMA模型的檢驗及對未來的預測</p><p>　　上面我們已經確定了該模型為AR（1）,下面我們將在Eviews中對模型進行檢驗,在通過檢驗之后運用該模型對我國房地產從業(yè)人數進行預測與分析.</p><p>　　分析：從圖6中可以看出,p值為0.000<0.05,模型通過檢驗.下面運用該模型對我國房地產從業(yè)人數進行預測.</p>

38、<p>　　表7 我國從業(yè)人數的預測</p><p>　　分析：從表7中我們可以看出2013年從業(yè)人數預測值為384.9205489萬人、2014年從業(yè)人數預測值為420.3997552萬人.絕對誤差和相對誤差平均值分別為38.66993256、0.236148375.</p><p><b>　　2.3 組合模型</b></p><

39、p>　　模型介紹：組合預測模型是將各種不同類型的單項預測模型兼收并蓄,各取所長,集中了更多的經濟信息與預測技巧,能減少預測的系統誤差,顯著改進預測效果[1].這是因為,參與組合的各種預測模型所產生的誤差（下標i為第i種預測,i=1,2,……,n）有正有負,如果E=0, E=0, 經過組合,就會產生正負抵消,降低誤差,提高組合預測的精度[1].</p><p>　　組合預測模型一般有五種模型,分別是線性組合模

40、型、最優(yōu)線性組合模型、貝葉斯組合模型、轉換函數組合模型、經濟計量與系統動力學組合模型[1].我們現在使用的是線性組合模型</p><p>　　Y= + +……+ </p><p>　　式中的Y為t期的組合預測值;Y,…..,Y為n種不同單項預測模型在t期的預測值;W,……,W為相應的n種組合權數,線性組合模型的關鍵在于確定合理的權數W,W依據組合預測誤差的

41、方差最小原則加以確定[1].</p><p>　　二次指數模型的相對誤差平均值為0.07140488,ARMA預測模型的相對誤差平均值為0.236148375,由此我們根據公式可以計算出 W= 0.232170783,W= 0.76782921,從而計算出組合模型的預測值.</p><p><b>　　表8 綜合分析</b></p><p>　

42、　分析：從表8中我們得到2013年的從業(yè)人數預測值為374.816萬人,2014年的從業(yè)人數預測值為406.121萬人.我們從預測的數據來計算得到組合模型的平均絕對誤差為39.7555,平均相對誤差為0.243119.</p><p>　　2.4 模型確定及從業(yè)人數的最終預測值</p><p>　　我們分別運用二次指數平滑模型、ARMA模型和組合預測模型對房地產從業(yè)人數進行預測,得出的相

43、對誤差平均值為0.07140488、0.236148375、0.243119,從中我們可以發(fā)現二次指數平滑模型對數據的預測得出的相對誤差平均值最小,由此對2013、2014年的房地產從業(yè)人數的預測我們用二次指數平滑模型,最終的數據分別為341.4萬人、358.9萬人. </p><p>　　3 大學生群體對從事房地產業(yè)的態(tài)度</p><p>　　對于即將畢業(yè)的大學生來說,一般會有以下幾

44、種選擇：跨國公司、政府部門、國有企業(yè)、民營企業(yè)、初創(chuàng)公司、自己創(chuàng)業(yè)以及繼續(xù)進修.優(yōu)興咨詢的一項關于中國103所大學將近50000名大學生的擇業(yè)方向的調查結果顯示,大學生對跨國公司的熱忱正在下降,對國有企業(yè)的興趣也不是它過去的樣子了.希望在國有企業(yè)工作的人數占受訪人數的25%,不及去年的28%.想加入公務員行列的大學生所占比例也在降低,在不同地區(qū)的調查中也存在相似的情況.</p><p>　　圖7 大學生選擇分布圖

45、</p><p>　　從北京一家管理顧問公司的調查來看,2002年—2003年上北京、上海、廣州、深圳和重慶房地產業(yè)薪酬福利（以年度總薪酬為例）明顯高于其余行業(yè),薪酬福利平均增幅在12%—20%,顯然是一個非常具有挑戰(zhàn)性的熱點型產業(yè).對于剛出校門想通過自己的努力來改變生活的大學畢業(yè)生來說具有很大的吸引力.他們剛剛進入工作面,對他們從事房地產行業(yè)的社會經驗和年齡的壓力,大學畢業(yè)生壓力可能有點太大,尤其是銷售人員是驚

46、人的.但是,對于他們來說,不論是從工作經驗還是對于房地產業(yè)行業(yè)知識的掌握,都明顯不足.再加以銷售人員的工資待遇以及福利高于其他行業(yè),很多人都選擇從房地產銷售做起.這對于初入職場的大學生絕對是一個很大的挑戰(zhàn).</p><p>　　結合上面的兩項調查,我們知道對于敢于挑戰(zhàn),期待高薪的大學生畢業(yè)生來說,房地產行業(yè)的誘惑是不可抵擋的.因此,越來越多的大學畢業(yè)生選擇房地產行業(yè),大學生也自然成為房地產業(yè)的主要力量.對于一些大

47、學生來說,從事房地產行業(yè)尤其是從銷售做起的人來說,除了能夠得到高薪報酬,而且也可以使自己得到一些難得的鍛煉機會,使自己剛剛步入社會就接受它的洗禮,在實踐中,考驗自身、充實自身,使自己的能力得到提升,從而更好的適應社會,在自己離開校園之后能夠發(fā)揮更強烈的光芒.</p><p><b>　　4 總 結</b></p><p>　　我國房地產的發(fā)展是世人所矚目的,它的發(fā)展

48、直接刺激了中國經濟的快速發(fā)展.從我國房地產發(fā)展現狀和前景來看,房地產業(yè)已經不容置疑的躋身于中國經濟發(fā)展的最前端,成為我國經濟的主要支撐力量.因此房地產開發(fā)對于現在社會來說仍然是個十分火熱的話題.房地產的快速發(fā)展直接促進了中國經濟的快速發(fā)展,同時經濟的快速發(fā)展也對房地產業(yè)產生了能動的反作用,使得商家對房地產業(yè)的投資不斷增大,房地產投資在固定資產投資中起到了最重要的作用.另一方面,經濟的發(fā)展使得我國人民的生活水平顯著上升,越來越多的人涌入城

49、市,城鎮(zhèn)化率高速發(fā)展,這也加劇了住房問題的嚴峻性,人們對住房的需求空前擴大.同時,隨著改革的深入,國民經濟的快速發(fā)展,居民可支配收入的大幅增加,居民購買能力在不斷上升,并且擁有額外的資金用于房地產投資.這都促進了我國房地產的快速發(fā)展.</p><p>　　但是,在高速發(fā)展中必然隱藏著很多負面因素,房地產發(fā)展的弊端也逐漸被人們所發(fā)覺.目前,中國的房地產市場過?，F象是由于供應和需求結構發(fā)生逆轉,價格下降是必然的趨勢,

50、2014的全國平均水平整體下滑或許是最大的趨勢線和路線.況且,人們更傾向于向發(fā)展較好的大城市聚集,而不發(fā)達的三四線城市則得不到人們的親昧,相對來說情況不容樂觀.因此出現了在一二線大城市住房供不應求,而在比重較大的非城市群的三四線城市空房率卻顯著上升.與此同時,我國不少金融機構不得不逐步消減放款給房地產開發(fā)商的數量,其重要原因是我國房地產業(yè)成長中所呈現出的‘疲勞狀態(tài)’.這也直接的致使現在房地產發(fā)展速度放緩,降低了人們對房地產發(fā)展原本存在的

51、積極態(tài)度.另一方面,由于某些房地產的降價,導致了社會上一些準購房著出現了持幣待購的現象,房價下跌的力度越大,購房者待購的現象就越嚴重,房屋滯銷的局面就得不到緩解.</p><p>　　通過運用統計學相關知識,二次指數平滑法、ARMA模型、Eviews、組合預測等的使用,對房地產從業(yè)人數進行了預測和分析.2013年我國房地產從業(yè)人數的預測值為341.4萬人、2014年我國房地產從業(yè)人數的預測值為358.9萬人.同時

52、,通過對我國大學生從業(yè)態(tài)度的調查我們也知道,很大一部分大學生都對房地產青睞有加.再加以房地產行業(yè)的迅猛發(fā)展,房地產從業(yè)人數增加時不容置疑的.</p><p>　　在整個論文的寫作過程中,不僅使自己大學四年以來學習的專業(yè)知識得到了很好的鞏固,同時也看到了自己在實踐中運用專業(yè)知識的不足.在今后的學習和工作應更加注重知識在實踐中的應用,更加加強自己的實際運用和工作能力.使自己擁有更多的力量來發(fā)散自己的光芒,成為一個對家

53、人、對社會、對國家有用的人.</p><p><b>　　參考文獻</b></p><p>　　[1]徐國祥.統計預測與決策[M].上海財經大學出版社,2008(11)</p><p>　　[2]張海珍.房地產價格波動影響因素及階段性分析[J].經濟學,2011（2）</p><p>　　[3]華琳.房地產業(yè)遭遇人才危機

54、[J].上海經濟,2006（1）</p><p>　　[4]許振寧.金融危機對房地產業(yè)影響趨勢預測研究[J].統計與信息論壇,2012（7）</p><p>　　[5]關玲永.決定中國房地產業(yè)的五個力[J].山西建筑,2007（21）</p><p>　　[6]蕭琦.因為錢房地產業(yè)難過年關[J].北京房地產,2005（12）</p><p>

55、　　[7]劉偉萍.政府對房地產的宏觀調控政策研究[J].工業(yè)技術經濟,2007(12)</p><p>　　[8]姜茜婭,許瑩.中國房地產價格影響因素實證分析[J].大眾商務,2010（112）</p><p>　　[9]郭偉麗.當前大學生就業(yè)形勢探析[J].市場研究,2009(08) </p><p>　　[10]陳笑波.當前形勢下大學生就業(yè)現狀分析及對策研究[J

56、].中國市場,2009(13) </p><p>　　[11]王友成.大學生就業(yè)難問題新探[J].河南商業(yè)高等?？茖W校學報,2010(03) </p><p>　　[12]唐昌維.金融危機背景下大學生就業(yè)形勢與策略研究[J].新西部,2010(11) </p><p>　　[13]United States Department of Agriculture Nat

57、ional Agriculture Statistics Service[J]. Floriculture Crops,2008(11)</p><p><b>　　附 錄</b></p><p>　　圖A1 1978-2002年我國房地產從業(yè)人數</p><p>　　圖A2 2003-2012年我國房地產從業(yè)人數</p>

58、<p>　　圖A3 2003-2012年房地產固定資產投入</p><p><b>　　致　謝</b></p><p>　　感謝指導教師的關心，教誨和指導。從課題選擇到具體的寫作過程，無不凝聚著老師的心血和汗水。老師的循循善誘的教導和不拘一格的思路給予我無盡的啟迪，他的淵博的專業(yè)知識，精益求精的工作作風，嚴以律己、寬以待人的崇高風范,將一直是我工作、學習

59、中的榜樣。</p><p>　　在我的畢業(yè)論文寫作期間，老師為我提供了種種專業(yè)知識上的指導和一些富于創(chuàng)造性的建議，對我的論文進行細心的修改，使得我的論文結構一步一步的完善，內容日趨豐滿。沒有這樣的幫助和關懷，我不會這么順利的完成畢業(yè)論文。在此向老師表示深深的感謝和崇高的敬意。</p><p>　　同時，論文的順利完成，還離不開其它各位老師、同學和朋友的關心和幫助。在整個的論文寫作中，各位老